კლინიკური ფარმაცევტი

ეს ორი კრიტერიუმი ურთიერთსაწინააღმდეგოა.  მინიმალური დანახარჯით (min X =1 ლარი) ვერ მივიღებთ მაქსიმალური ეფექტს (max E= 100 %),
          ურთიერთსაწინააღმდეგო კრიტერიუმიანი ამოცანების ამოხსნის პრობლემა, იქმნება მაშინ, როცა კრიტერიუმების შედარება ვერ ხერხდება – ისინი სხვადასხვა არსისაა, სხვადასხვა ერთეულებით იზომება. ამ პრობლემის არსს კარგად ახასიათებს გავრცელებული ხუმრობა-შეკითხვა:
          – ფუნთუშა უფრო ცხელია თუ მატარებელი უფრო სწრაფად მიდის?
         ამ ხუმრობაში კარგად ჩანს, რომ ეს ორი პარამეტში ვერთმანეთს ვერ დარდება.
მრავალკრიტერიუმიანი ამოცანების ამოხსნის მრავალი მეთოდი არსებობს. მეთოდთა ერთი ჯგუფი ეფუძნება ე.წ. სარგებლიანობის ფუნქციის პოვნას. სარგებლიანობის ფუნქცია ის პარამეტრია, ასე ვთქვათ საერთო მნიშვნელი, რომელიც საშუალებას იძლება შევადაროთ ერთმანეთს ორი პარამეტრი.
ეკონიმიკურ ამოცანებში ამგვარი ფუნქციის როლს ასრულებს პარამეტრი "თანხა (ფული), (მოგება)”.
         კლინიკური ფარმაციის ამოცანებში სარგებლიანობის ფუნქციის პოვნა ნაკლებ მოსალოდნელია.  ამიტომ მომდევნო პარაგრაფებში ჩვენ მოკლედ შევეხებით ორ მიდგომას, რომელსაც იყენებენ მაშინ, როცა სარგებლიანობის ფუნქციის  დადგენა რეალურად შეუძლებელია.         
         ამდენად,   მრავალკრიტერიუმიანი ამოცანები ორ დიდ ჯგუფად გავყევით:

• ამოცანები, რომლებშიც ხერხდება სარგებლიანობის ფუქნციის დადგენა
• ამოცანები, რომლებშიც ამგვარი ფუნქციის დადგენა ვერ ხერხდება

პრაქტიკული ამოცანები, როგორც აღვნიშნეთ, მრავალკრიტერიუმიანია. უფრო მეტიც- ეს კრიტერიუმები ურთიერთსაწინააღმდეგოა.
         მაქსიმალური თერაპიული ეფექტი, მიმინალური დანახარჯით.
max E
min X 
         ეს ორი კრიტერიუმი შეიძლება ურთიერთ საწინააღმდეგი იყოს.
         განვიხილოთ გამარტივებული მაგალითი:
მაგალითი 1.
         გვინდა კონკრეტული დაავადება განვკურნოთ. აღვნიშნოთ ეს დაავადება D-თი,
         ამისათვის არსებობს ორი პრეპარატი
         P1 – ღირს 1 ლარი, მაგრამ ამ პრეპარატით სრული განკურნების ალბათობა 80 პროცენტია.
         P2 – ღირს 10 ლარი, მაგრამ ამ პრეპარატით განკურნების ალბათობა 100 პროცენტია.
         სხვა პირობები, დავუშვათ ორივე პრეპარატისათვის თანაბარია.
         ამდენად, თითოეული პრეპარატი, მოცემულ მაგალითში ხასიათდება ორი პარამეტრით:
         – K1 – ფასით.
        -  K2  – სრული განკურნების ალბათობით.
         წარმოვადგინოთ სურათი ცხრილის ფორმით

ეს ორი კრიტერიუმი ურთიერთსაწინააღმდეგოა.  მინიმალური დანახარჯით (min X =1 ლარი) ვერ მივიღებთ მაქსიმალურ ეფექტს (max E= 100 %).
           ამოცანა, შეიძლება იმ ამოცანათა ჯგუფს მივაკუთვნოთ, სადაც არ ხერხდება სარგებლიანობის ფუქნციის დადგენა. აქ განხილული ორი კრიტერიუმიდან ერთი იზომება პროცენტით, მეორე კი – თანხით. ამდენად, სარგებლიანობის ფუნქცია არ ჩანს. შესაძლებელია, მოძებნილ იქნეს ისეთი გლობალური კრიტერიუმი, რომელიც ორივე კრიტერიუმს გააერთმნიშვნელიანებს, მაგრამ ოპერატიული კლინიკური ამოცანების გადაჭრისას, ამ ტიპის "სარგებლიანის ფუქნციით” სარგებლობა რთული და სიტუაციის არაადეკვატური იქნება.
           ამ ტიპის ამოცანის ამოხსნის ერთ-ერთი მეთოდია კრიტერიუმთა რანჟირების მეთოდი. ამ დროს ექსპერტი ადგენს კრიტერიუმთა შორის შემდეგი სახის მიმართებებს:
            მოცემულ სიტუაციაში კრიტერიუმი K1  უფრო მნიშვნელოვანია, ვიდრე  K2
            უფრო მნიშვნელოვანია ჩაიწერება ნიშნით >  
            K1  > K2
           სხვა კლინიკურ სიტუაციაში, ექსპერტა ჯგუფმა, ან ექსპერტმა შეიძლება მიიღოს გადაწყვეტილება
            K2  > K1
            კრიტერიუმთა რანჟირების მეთოდის გამოყენებისას, ფორმალურად აღარ ხდება სარგებლიანობის  ფუნქციის დადგენა. მას ცვლის საექსპერტო პროცედურა, რომელიც ექსპერტის გამოცდილებას ეყრდნობა.
            იხ. აგრეთვე პარაგრაფი:  "კრიტერიუმთა გადაგვარების მეთოდი”

 დაუშვათ გვაქვს ამოცანის ამოხსნის, ალტერნატივების 5 ვარიანტი, თითოეული ალტერნატივა ხასითდება 2 კრიტერიუმით.
        ვამბობთ, რომ შერჩეული ალტერნატივა პარეტო-ოპტიმალურია, თუკი:
 - იგი  ერთი კრიტერიუმით უკეთესია სხვებზე
 - სხვა კრიტერიუმებით კი, სხვებზე უარესი არაა
       პარეტო-ოპტიმალობის ცნება მრავალკრიტერიუმიანი ამოცანების ამოხსნის მეთოდთა შორის გამოირჩევა თავისი ორიგინალობით. მან მრავალ დარგში პოვა ფართო გამოყენება. 
       მეთოდის ორიგინალობა განპირობებულია იმით, რომ იგი თავიდანვე უარს ამბობს კრიტერიუმთა "ერთ   მნიშვნელზე დაყვანაზე” ანუ სარგებლაინობის ფუნქციის პოვნის იდეაზე.
    არშედარებადი კრიტერიუმები პარეტო-მეთოდისას  არც დარდება ერთმანეთს. ერთმანეთს დარდება მხოლოდ ერთი და იგივე კრიტერიუმის სხვადასხვა მნიშვნელობები.
        განვიხილოთ მაგალითი: (წინა პარაფრაფის მაგალითის გაფართოება)
გვინდა კონკრეტული დაავადება განვკურნოთ. აღვნიშნოთ ეს დაავადება D-თი; ამისათვის არსებობს ხუთი  პრეპარატი. წარმოვადგინოთ სურათი ცხრილის ფორმით:

     პარეტო-ოპტიმალური ამონახსნი ნახაზზე თეთრი ფონითაა. ცხადია, არსებობს სიტაიციები, როცა ამოცანის პარეტო-ოპტომალური ამონახსნი არ არსებობს.

მრავალკრიტერიუმიანი ამოცანების ამოხსნის დროს, ხშირად იყენებენ კრიტერიუმთა გადაგვარების მეთოდს. ამ დროს ერთ ან რამდენიმე კრიტერიუმს ცვლიან შეზღუდვით (ამ დროს ხდება კრიტერიუმის შეზღუდვაში გადაგვარება ).
       მაგალითად: თუკი შეგვიძლია ავირჩიოთ მრავალი პრეპარატი, შეიძლება კრიტერიუმი "მინიმალური ფასი”
       min  K1
შევცვალოთ შეზღუდვით: "პრეპარატის ფასი არ უნდა აღემატებოდეს 20 ლარს”
      K1 < 100
      კრიტერიუმთა შეცვლა შეზღუდვით საშუალება გვაძლევს მრავალკრიტერიუმიან ამოცანებში შევამციროთ კრიტერიუმთა რაოდენობა და შესაბამისად, გავამარტივოთ ამოცანა.
მაგალითი:
კლინიკური ფარმაკოლოგიის ამოცანებში, ხშირად ფიგურირებს "მინიმალური ფასი”. მინიმალური ფასის მიღწევა მაქსიმალური ფარმაკოთერაპიული ეფექტის მოთხოვნისას რთულია. თუკი მიზანს (მოთხოვნას) "მინიმალური ფასი” შევცვლით მოთხოვნით "ფასი არ უნდა აღემატებოდეს, ვთქვათ, 10 ლარს” ამოცანა გამარტივდება. ამავე დროს, თვალნათლივია რომ კრიტერიუმის "მინიმალური ფასი” ამგვარი შეზღუდვით (გადაგვარებულ კრიტერიუმებს შეზრდვებს ვუწიდებთ) შეცვლა მთელ რიგ შემთხვევებში რეალური და შედარებით მარტივიცაა.

ზემოთ ზოგადად განვიხილეთ მრავალკრიტერიუმიანი ამოცანების ამოხსნის რამდენიმე მეთოდი.  მეთოდები გავყევით ორ ჯგუფად:

 - რომლებიც მოითხოვენ სარგებლიანობის ფუნქციის პოვნას
 - რომლების არ მოითხოვენ სარგებლიანობის ფუნქციის ღია ფორმით (ფორმალიზებულ) პოვნას
      მეთოდები მრავალია. აქ მთავრია, რომ ყველა სიტუაციისათვის გამოსადეგი ერთი მეთოდი არ არსებობს. ერთ სიტუაციაში გამოიყენება ერთი მეთოდი, მეორეში – მეორე;  უმეტეს შემთხვევაში კი – ერთდოულად მრავალი მეთოდი.
მეთოდების რეალიზაციის თვალსაზრისით, იკვეთება ორი ჯგუფი:
 - მეთოდები, რომლებშიც ექსპერტი არ მონაწილეობს
 - მეთოდები, როცა ამოხსნაში მონაწილეობას იღებს ექსპერტი. ამგვარი მეთოდები, როგორც წესი, რეალიზდება  კომპიუტერული სისტემების სახით (საექსპერტო, ანუ მრჩეველი სისტემები). უშუალოდ ალგორითმებს კი, ადამიანურ- კომპიუტერულ პროცედურებს უწოდებენ.

გადაწყვეტილების მიღების პროცესი, მათ შორის გადაწყვეტილებისა პრეპარატის რაციონალური არჩევის შესახებ, მიღებულია დაიყოს ხუთ ეტაპად:

წინასწარი ანალიზი
იგულისხმება, რომ გადაწყვეტილების მიმღებმა უკვე იცის რაში მდგომარეობს გადასაჭრელი ამოცანა და ზოგადად ცნობილია ამ ამოცანის გადაჭრის ალტერნატივები. წინასწარი ანალიზის შედეგად, ხდება სავარაუდო მიზნების, კრიტერიუმებისა და არჩევის გზების შერჩევა.

სტრუქტურული ანალიზი
გადაწყვეტილების მიმღები ახდენს პრობლემის ხარისხობრივ სტრუქტურიზებას. რა მიზნების, კრიტერიუმების, გადაწყვეტილებათა ალტერნატივების აღება შეიძლება ამ ეტაპზე? რა უნდა გადაიდოს მომდევნო ეტაპებისათვის და რა თანმიმდევრობით? რა ექსპერიმენტალური თანხლება შეიძლება დაიგეგმოს? რა დამატებითი ინფორმაციების მიღება შეიძლება დამატებით და რა წყაროებიდან? და ა.შ.

განუსაზღვრელობათა ანალიზი
ხშირად არაა ცნობილი გადაწყვეტილების სავარაუდო შედეგი. ასეთ შემთხვევაში ვსაუბრობთ განუსაზღვრელობაზე. განუსაზღვრელობები მოითხოვს განსაკუთრებულ ანალიზს.ყველაზე მარტივ შემთხვევაში, განუსაზღვრელობათა შეფასება ალბათობის კოეეფიციენტით ხდება.

სარგებლიანობის ანალიზი
წინა ეტაპები ქმნის ერთიან სურათს: რა "არჩევანი” გვაქვს და რა შესაძლო გადაწყვეტილებები შეიძლება მივიღოთ (ავირჩიოთ). სარგებლიანობის ანალიზის ეტაპზე, თითოეული არჩევანისათვის ხდება სავარაუდო სარგებლის დადგენა.

ოპტიმიზაციის (რაციონალიზების) პროცედურა
ამ ეტაპზე უკვე ხდება სარგებლიანობის შედარებები, რაციონალური არჩევანის შერჩევა და გადაწყვეტილების მიღება.
აქვე უნდა აღინიშნოს, რომ ეს პროცედურები იტერაციულია, ანუ ხდება მრავალგზის დაბრუნება წინა ეტაპებზე.

ისევე, როგორც ნებისმირ დარგს, კლინიკურ ფარმაციასაც აქვს ორი მიმართულება: კვლევითი და გამოყენებითი.
შესაბამისად, სპეციალიტების ორი ჯგუფია: ერთნი, რომლებიც კვლევით და საკონსტრუქტორო სამუშაოებს ახორციელებენ კლინიკური ფარმაციის სფეროში, მეორენი, რომლებიც რეალურ კლინიკურ პროცესებს ემსახურებიან.
       კვლევითი და საკონსტრუქტორო სამუშაოების რეზულტატი შეიძლება გამოიხატებოდეს, რეკომენდაციების შემუშავებაში, პირველია მაგიდის ან კლინიკაში მომუშავე ფარმაცევტისათვის რეკომენდაციების, მეთოდური მითითებების მომზადებაში თუ სხვა. მაგრამ, დღეს ცენტრალური არის ე.წ. მრჩეველი ( საექსპერტო) კომპიუტერული სისტემის შექმნა.
კლინიკური ფარმაცევტის პრაქტიკული მუშაობა, თანხლებულ უნდა იქნეს  სპეციალიზებული კომპიუტერული მრჩეველი სისტემებით. ამ ტიპის კომპიუტერულ სისტემებს საექსპერტო სისტემებსაც უწოდებენ. 
საექპერტო სისტემებს, ზოგადად უწოდენენ, ადამიანურ-მანქანურ, ადამიანურ-კომპიუტერულ სისტემებს, მიმართულს გარკვეული ალტერნატივების ასარჩევად (ამოცანების ამოსახსნელად). ამოხსნის პროცესში ერთდროულად მონაწილებს ადამიანი (ექსპერტი) და კომპიუტერი.
      რას ნიშნავს რეალურად ეს?
  კომპიუტერული პროგრამები მუშაობენ წინასწარ შედგენილი ალგორითმის შესაბამისად. ალგორთმში გაწერილია რომელი მოქმედების შემდეგ რომელი ბიჯი (მოქმედება)  უნდა შესრულდეს. ეს ავტომატიური პროგრამებია, რომლებიც ადამიანის ჩაურევლად სრულდება.

ბიჯები აქ თანმიმდევრულად სრულდება და რომელი ბიჯის შემდეგ, რომელი უნდა შესრულდეს.
უშუალოს ავტომატი (კომპიუტერი) განსაზღვრავს მიცემული ალგორითმის საფუძველზე. ხშირად მომდევნო ბიჯის არჩევისათვის, საჭიროა წინა ბიჯის რეზულტატების ანალიზი, მაგრამ ეს ანალიზიც ავტომატიურად ხორციელდება მიცემული ალგორითმის საფუძველზე.
ადამიანურ – მანქანური სისტემების მუშაობის არსი სხვაა. ისინი იქმნება მაშინ, როცა არ ხერხდება ბიჯების შესრულების თანმიმდევრობის ალგირითმიზება (წესის, ალგორითმის  წინასწარი დადგენა). ასეთ შემთხვევაში, მორიგი ბიჯის შესრულების რეზულტატებს კომპიუტერი აწვდის ადამიანს, ექსპერტს და იგი განსაზღვრავს კომპიუტერმა შემდეგ ეტაპზე რომელი ბიჯის აირჩიოს გამოსათვლელად.
      
       განვიხილოთ სადემოსტრაციო სიტუაციური მაგალითი.
       ჩვენ ზემოთ განვიხილეთ კრიტერიუმთა რანჟირების მეთოდი. მისი არსი ასეთია: გარკვეული ინფორმაციების ანალიზის საფუძველზე, ექსპერტი იღებს გადაწყვეტილებას K1, K2, K3 კრიტერიუმთა რანჟირების შესახებ, ანუ რომელი კრიტერიუმი უფრო მნიშვნელოვანია მოცემულ სიტუაციაში. ეს პროცედურა სქემატურად ასე გამოიყურება

ისევე, როგორც ნებისმირ დარგს, კლინიკურ ფარმაციასაც აქვს ორი მიმართულება: კვლევითი და გამოყენებითი.
შესაბამისად, სპეციალიტების ორი ჯგუფია ერთნი, რომლებიც კვლევით და საკონსტრუქტორო სამუშაოებს ახორციელებენ კლინიკური ფარმაციის სფეროში, მეორენი, რომლებიც რეალურ კლინიკურ პროცესებს ემსახურებიან.
       კვლევითი და საკონსტრუქტორო სამუშაოების რეზულტატი შეიძლება გამოიხატებოდეს, რეკომენდაციების შემუშავებაში, პირველი მაგიდის ან კლინიკაში მომუშავე ფარმაცევტისათვის რეკომენდაციების, მეთოდური მითითებების მომზადებაში თუ სხვა. მაგრამ, დღეს ცენტრალური არის ე.წ. მრჩეველი (საექსპერტო) კომპიუტერული სისტემის შექმნა.

როგორც აღვნიშნეთ, კლინიკური ფარმაციის ცენტრალური ამოცანაა პრეპარატთა რაციონალური შერჩევა კონკრეტული კლინიკურ-სოციალური სურათისათვის. გადაწყვეტილების მიღებისათვის საჭიროა ვფლობდეთ:
1. შეძლებისდაგვარად სრულ ინფორმაციას კლინიკურ-სოციალური სურათის შესახებ
2. "პროფესიულ ინფორმაციას”, როგორიცაა ინფორმაცია პრეპარატების შესახებ და ინფორმაცია ნოზოლოგიებისა და მათი მკურნალობის შესახებ
3. გადაწყვეტილების მიღების მეთოდები და მექანიზმები.

კლინიკური ფარმაციის საექსპერტო სისტემის განხილვისას, უნდა გაიმიჯნოს ორი სისტემა: "ექიმის საექსპერტო სისტემა” და "კლინიკური ფარმაცევტის საექსპერტო”  სისტემა. ეს ორი პრინციპულად განსხვავებული, მაგრამ მჭიდროდ თანამოქმედი სისტემაა.
     ზემო ნახატზე გამოსახული ბლოკი "კლინიკური სურათი” სასურველის იყოს "ექიმის საექსპერტო” სისტემის მუშაობის შედეგი. (შდრ. ზემო და მარჯვენა ნახაზი)
     ექიმის საექსპერტო სისტემებს, როგორც წესი, აქვთ საკუთარი "ნოზოლოგიებისა და მკურნალობის მეთოდების” საინფორმაციო ბაზა. იგივე ბაზა აქვთ "კლინიკური ფარმაცევტის საექსპერტო სისტემებს, მაგრამ ეს ორი ბაზა შეიძლება ერთმანეთისაგან განსხვავდებოდეს ინფორმაციის სტრუქტურიზებითა და მოცულობით.
 შეიძლება ჩამოყალიბდეს ძირითადი თვისებები, რომლებიც ახასიათებს კლინიკური ფარმაციაში გადაწყვეტილებების მიღების პროცესს. ესენია:
       1. ამოცანები თითქმის არ ხერხდება ჩამოყალიბდეს ციფრული სახით
       2. მიზნები  არ ხერხდება ფორმალიზებულ იქნეს რიცხვითი ფორმით
     3. არ არსებობს ამოცანის ამოხსნის ავტომატური (ადამიანის ჩარევის გარეშე) ალგორითმი
       4. დიდია განუსაზღვრელობათა ხარისხი
      5. ინფორმაციული სივრცე დინამიურია და საინფორმაციო ნაკადები სწრაფად იცვლება
      6. საინფორმაციო სივრცე დიდი მოცულობისაა და ახასიათებს სწრაფი ზრდის ტენდენცია
       ამ ტიპის ამოცანები, რეალური პრაქტიკაში არსებულ ამოცანათა უდიდეს კლასს შეადგენენ. ისინი საკმაოდ კარგადაა შესწავლილი და ითვლება, რომ მათი გადაჭრა შესაძლებებლია მხოლოს ადამიანურ-მანქანური სისტემების ფარგლებში, კერძოდ კი- საექსპერტო სისტემების ფარგლებში.
 ”კლინიკური ფარმაცევტის” საექსპერტო სისტემის ძირითადი ფუნქციები (მიზნები) შეიძლება ასე ჩამოყალიბდეს:

თავიდანვე უნდა აღინიშნოს, რომ ქართული ფარმაცევტული სივრცე გამოირჩევა კომპიუტერიზაციის მაღალი დონით. დიდ ფარმაცევტულ ქსელებში, მრავალი წელია წარმატებით მუშაობს ერთიანი  საინფორმაციო უზრუნველყოფის კომპიუტერული  სისტემა. ეს სისტემები მუდმივად ვითარდება: ჩნდება ახალი კომპიუტერული ქვესისტემები, ხდება ძველების სრულყოფა და ა.შ. ქვესისტემების ერთი ნაწილი ემსახურება პირველი მაგიდის  ფარმაცევტს და შეიცავენ კლინიკური ფარმაციის მრჩეველი (საექსპერტო) სისტემის ელემენტებს.
       უშუალოდ კლინიკური ფარმაცევტის საექსპერტო სისტემა აიგო ლალი დათეშიძის პროექტის "ქართული ელექტრონული სამედიცინო ენციკლოპედია” ფარგლებში. მისი სახელწოდებაა ” —-” ჩვენ კლინიკური ფარმაციის მრჩეველ (საექსპერტო სისტემებს) აღწერისას ვეყრდნობით ამ სისტემას. სისტემის ავტორები არიან ლალი დათეშიძე და ლევან შენგელია.

კლინიკური ფარმაციის საექსპერტო სისტემის არქიტექტურა გამომდინარეობს წინა პარაგრაფებში აღწერილი პრინციპებიდან. სტრუქტურულად იგი ორი აგრეგირებული ბლოკისაგან: ცოდნის ბაზა და გადაწყვეტილებების მიღების ბლოკისაგან (ამომხსნელი) შედგება.
სისტემის არქიტექტურა, აგრეგირებული ფორმით, შეიძლება ასე წარმოვადგინოთ:

საექსპერტო სისტემა მუშაობს სამ  რეჟიმში:
        მონაცემთა ბაზების შევსების რეჟიმი
        ცოდნის ბაზების შევსების რეჟიმი
        გადაწყვეტილებათა მიღების რეჟიმი

პრეპარატთა მოანაცემთა ბაზებს, კლინიკური ფარმაცევტის მრჩეველი სისტემის აგებისას ერთ-ერთი ცენტრალური ადგილი უჭირავს. პრეპარატთა მონაცემთა ბაზების დაპროექტების პრობლემები, უპრიანია დავყოთ: ბაზის შექმნის მათემატიკურ-საინჟინრო და ფარმაცევტულ პრობლემებად. ცალკე საკითხია ამ ბაზების ექსპლოატაცია-განახლება.

გამოთვლითი პროცესების ორგანიზების თვალსაზრისით. ამ ტიპის ბაზის აგება ცნობილი მათემატიკური ამოცანაა და განსაკუთრებული საინჟინრო სპეციფიკა არ ახასიათებს. პრეპარატთა ბაზები დინამიურია-პრეპარატების რაოდენობა საკმაოდ სწრაფად იზრდება, მაგრამ ამავე დროს საკმაოდ იშვიათია პრეპარატის გამოჩენა ხარისხობრივად ახალი ფარმაკოლოგიური ან ეკონომიკური მაჩვენებლებით. უფრო რთულ, მაგრამ არაპრინციპულ საინჟინრო-მათემატიკური პრობლემას ქმნის ინფორმაციების დინამიურობა და დიდი მოცულობა.

ფარმაცევტული ხასიათის პრობლემები, რომლებსაც პრეპარატების ბაზის შექმნის დროს წავაწყდით, შეიძლება რამდენიმე აგრეგირებულ ჯგუფად დაიყოს:
       – პრეპარატთა აღწერების სტანდარტიზაცია (არ ვგულისხმობთ 
          ფორმალიზაციას. ფორმალიზაცია ცალკე ამოცანაა)
      -  პრეპარატთა შესახებ ინფორმაციის საიმედოობა
      -  ინფორმაციის დინამიურობის პრობლემა
ეს პრობლემები, მეტ-ნაკლები სისრულით არსებობს ყველა ქვეყანაში, და მხოლოდ საქართველოს სპეციფიკად ვერ ჩაითვლება.

პრეპარატთა აღწერების სტანდარტიზება
      იხ. სტატია: სამკურნალო საშუალებათა აღწერის სტანდარტები
       ყველა ქვეყანაში არსებობს პრეპარატთა აღწერების სტანდარტები. ამ სტანდარტების მიზანია უზრუნველყონ პრეპარატის შესახებ ინფორმაციის სისრულე და საიმედოობა.
    სხვადასხვა ქვეყნებში სტანდარტები  შეიძლება მეტ-ნაკლებად განსხვავდებოდნენ ერთმანეთისაგან. სამკურნალო საშუალების სახელმწიფო საინფორმაციო სტანდარტი, მრავალ ქვეყანაში, მოიცავს შემდეგ სტრუქტურულ ელემენტებს:
 - სამკურნალო საშუალების ფარმაკოპეული სტატია
 - სამკურნალო საშუალების ფორმულარული სტატია
 - კლინიკურ-ფარმაკოლოგიური სტატია
 - სამკურნალო პრეპარატის პასპორტი
   პრეპარატების შესახებ ამა თუ იმ ქვეყანაში წარმოდგენილი ინფორმაცია, ძირითადად დამოკიდებულია ამ სტანდარტების სტრუქტურაზე და მათ რეალურ დაცვაზე. საქართველოში პრეპარატთა აღწერების სტანდარტიზების საკითხი, უდაოდ მოითხოვს გაუმჯობესებას.
       მართვის თეორიის თვალსაზრისით, ეს ნიშნავს, რომ მაღალია ინფორმაციის განუსაზღვრელობის ხარისხი და საექსპერტო სისტემების აგებისას ეს ფაქტორი გათვალისწინებულ უნდა იქნეს. ამ ტიპის განუსაზღვრობების შემცირების ორი ტიპის ღონისძიებები არსებობს:
         1. გაუმჯობესდეს პრეპარატების აღწერების სახელმწიფო სტანდარტიზების მექანიზმები. ეს სცილდება კლინიკური ფარმაციის მრჩეველი სისტემის შექმნის პროექტის ფარგლებს და შემოიფარგლება საკითხის დასმით.
         2.  უშუალოდ კლინიკური ფარმაციის საექსპერტო სისტემის ფარგლებში, სტანდარტიზაციის პრობლემებით გამოწვეული განუსაზღვრელობების შემცირებისათვის აუცილებელია საექსპერტო სისტემის დამოუკიდებელი მასწავლი ბლოკითა და პრეპარატების შესახებ ინფორმაციის მიღების დამოუკიდებელი ინფრაქტუქტურით აღჭურვა.ეს ძვირადღირებული სამუშაოა, მაგრამ საერთაშორისო
პრაქტიკა აჩვენებს, არაა აუცილებელი კლინიკური ფარმაცევტის ძირითად სამუშაო არსენალში ყველა პრეპარატის ჩართვა. საკმარისია მხოლოდ იმ პრეპარატების შესახებ ინფორმაციის შეტანა, რომლებიც ფარმაკოლოგიური მაჩვენებლებით ან ფასით მკვეთრად გამოირჩევიან სხვა პრეპარატებისაგან.

 პრეპარატთა შესახებ ინფორმაციის საიმედოობა
      იხ. სტატია  სამკურნალო პრეპარატები და მტკიცებულებითი მედიცინა 
      პრეპარატთა აღწერის კარგი სტანდარტებიც ვერ უზრუნველყოფს პრეპარატთა შესახებ ინფორმაციიის სრულ საიმედოობას. პრობლების არსი შემდეგშია: პრეპარატების კლინიკურ კვლევებს ძირითადად აწარმოებს შემქმნელი ფარმაცევტული ფირმა. პრეპარატის შექმნა-გამოცდაზე საშუალოდ მილიარდ დოლარზე მეტი იხარჯება. ამ თანხების თანაფარდი თანხები არა აქვთ ორგანიზაციებს, რომლებიც პრეპარატების მონიტორინგს, ან აღწერებს  აწარმოებენ. შესაბამისად, მათ, რეალურ დროში, მხოლოდ ცალკეული პარამეტრების შემოწმება შეუძლიათ.
       საბოლოო ჯამში, პრეპარატების შესახებ ინფორმაცია, მნიშვნელოვან წილად ეყრდნობა ამ პრეპარატის შემქმნელი ფირმის მიერ წარმოდგენილ მონაცემებს, რომელიც დაინტერესებული მხარეა.
      ამდენად, კიდევ უფრო მატულობს პრეპარატების შესახებ ინფორმაციის განუსაზღვრელობის ხარისხი.

ინფორმაციის დინამიურობის პრობლემა  
  პრეპარატების შესახებ ინფორმაცია დინამიურია და საერთო სურათი პრაქტიკულად ყოველდღიურად იცვლება:  ერთის მხრივ, ჩნდება ახალი პრეპარატები, მეორეს მხრივ, პოსტმარკეტინგულ პერიოდში იცვლება ინფორმაცია უკვე არსებული პრეპარატების შესახებ.
 ცხადია ეს საინჟინრო პრობლემებსაც იწვევს, მაგრამ განსაკუთრებით რთულია ფარმაცევტული პრობლემა – ამ ინფორმაციის მოპოვება, სისტემატიზება და საექსპერტო  სისტემის საინფორმაციო ბაზებში ასახვა.

ცალკე უნდა იქნეს განხილული პრეპარატთა ცოდნის ბაზები. "ცოდნის ბაზებს” საექსპერტო სისტემებში უწოდებენ "მსჯელობათა გამოყვანის” წესებს. ამ წესებს საზოგადოდ ასეთი სახე აქვს
დედუქციური ფარზის სახე აქვს
       თუ  სრულდება A მაშინ უნდა  შესრულდეს B
      A  =>  B
      მაგალითად:
      თუ (პაციენტი ფეხმძიმედაა)  მაშინ (=>) არ შეიძლება ამა და ამ პრეპარატის დანიშვნა
      თუ პაციენტს აქვს A დაავადება => ენიშნება ესა და ეს პრეპარატი
     ამგვარ წესებს ცოდნის (წარმომქმენელი) წესები ეწოდება მათ ერთობლიობას "ცოდნის ბაზა”.
ცოდნის ბაზების წესების გამოყენებას მივყევართ დასაშვებ ალტერნატივათა სიმრავლემდე.
     საექსპერტო სისტემებში ყოველი პრეპარატი აღიწერება ამ წესებით. ამ ტიპის წესების ჩაწერის სხვადასხვა მეთოდები არსებობს.